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题名改进YOLOv7的小目标行人目标检测
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作者
任富群
李昕
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机构
辽宁工业大学电子与信息工程学院
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出处
《辽宁工业大学学报(自然科学版)》
2025年第2期103-109,共7页
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文摘
针对目前计算机视觉领域小目标行人目标检测依旧存在漏检误检的问题,提出了一种基于YOLOv7网络改进的融合递归门控卷积和注意力机制的小目标行人检测算法。首先,将主干网络中的卷积模块替换为递归门控卷积模块,提高了对小目标的检测能力。其次,修改网络中的SPPCSPC结构,提高了模型对不同尺度目标的检测性能以及计算效率。最后,添加CA注意力机制,使模型不仅考虑了通道信息,还考虑了方向相关的位置信息。结果表明,与基线模型YOLOv7相比,改进的算法在小目标行人数据集上平均精度均值达到83.6%,召回率达到84.21%,达到了更好的检测结果。
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关键词
小目标
行人目标检测
递归门控卷积
注意力机制
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Keywords
small object
pedestrian detection
recursive gated convolution
attention mechanism
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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